中小银行的获客难度，迫使后者加快数 字化转型步伐。 新金融业态冲击 客户需求升级 互联网金融、金融科技公司等新兴业态迅速崛起，凭借灵活的数字化服务模式抢占传统银 行市场份额。 客户对数字化服务的需求日益增长，期望获得更便捷、高效、个性化的金融服务体验，推 动银行必须转型以满足市场需求。 1 2 3 大模型技术为金融业带来前 所未有的变革机遇，通过提 升数据处理能力、优化决策 通过大模型技术，银行可以更高效地评估客户信用状况， 缩短信贷审批周期，提升客户体验。 优化信贷审批 大模型为银行提供智能化的业务解决方案，支持个性 化产品设计和精准营销，增强市场竞争力。 推动业务创新 大模型技术对金融业变革的推动作用 企业架构建模在转型中的核心价值 • 企业架构建模通过将战略目标分解为具体的业务和技术路径，确保银行数字化转型战略的有 效实施。 • 帮助企业明确业务能力和技术需求，推动战略目标与业务执行的紧密结合。

好导致系统使用价值下 降 C 、如何在丌增加投入癿情况下，有敁地改善信息查询准确性和有敁性？提升服务行级管理层癿能力 日处理知识量 1 万条以上 实现按照工行“信息分类标准”（区分行业资讯、金融业务范围、资 源 类型、国家地区等大类，共 587 个子类）进行癿自劢资讯分类和主题 词提取加工能力，分类准确率高于 98% 案例：某国有大行全球资讯系统 上线后敁果 解决客户 用智慧发现信息价值

的文本分类器过滤无关文档 - 时序预测模型发现周期性 数据断点 数据标准化采用分层建模方法，底层建立符合审计准则的全局 数据模型（如 ACL 标准字段体系），中层按行业特性扩展子模型 （如金融业需补充 Basel III 相关指标），上层支持企业自定义字段 映射。通过 ETL 管道实现自动化转换，关键步骤包括： - 时间维度 统一为 ISO 8601 标准 - 货币单位强制转换为报表本位币 43%。 4.2 风险预警与评估 在风险预警与评估模块中，DeepSeek 智能体通过实时监测审 计数据流，结合预设规则与机器学习模型，动态识别异常指标与潜 在风险点。系统内置行业风险特征库（如金融业的资金池异常波 动、制造业的成本畸高订单），通过多维度交叉验证（横向同业对 比、纵向历史趋势分析）降低误报率。典型场景包括： 1. 异常交易检测 o 自动标记单笔超过阈值（如 500 万元）的跨省转账，并 自动引用最新会计准则条款 2. 交叉验证底稿间数据一致性 3. 风险提示字段自动高亮 这些场景已验证智能体在审计质量、效率、成本三个维度的提 升，下一步将聚焦于行业定制化模型的训练，例如金融业审计特有 的减值测试模型。 7.1 财务报表审计 在财务报表审计中，DeepSeek 智能体能够显著提升审计效率 与准确性。通过自然语言处理与机器学习技术，智能体可自动解析 企业提供的原始

个国家和地区的 70 余家合作伙伴提供技术服 务。ZOLOZ RealId 产品采用深度学习模型提供实人认证、人脸识别、证件核验等组合能力，帮助客 户解决数字化渠道下实人认证相关的体验和安全问题，应用于金融业务核身、人证核验、人脸登录等 多种场景。 业务痛点： 让金融机构能够快速构建专属的智能体，以“数字员工”的身份处理客户咨询、执行交易、分析报告、 管理风险： 性能瓶颈： 复杂的金融问答、海

标准化将数据转换为均值为 0、标准差为 1 的分布。对于 类别型数据，则采用独热编码（One-Hot Encoding）或标签编码 （Label Encoding）进行转换。 特征工程是提升模型性能的核心。基于金融业务的特性，可从 原始数据中提取有意义的特征。例如，从交易数据中提取日平均交 易金额、交易频率、交易时间分布等特征；从客户行为数据中提取 活跃度、偏好等特征。此外，还可通过主成分分析（PCA）或因子

个性化 的金融服务。 为了更清晰地展示模块之间的关系和功能协作，以下是一个简 化的模块交互图： 通过以上模块的划分与设计，Deepseek 大模型能够在银行系 统中高效、安全地运行，满足金融业务中复杂且多变的需求，同时 为银行提供强大的智能化支持。 3.3 数据流图 在 Deepseek 大模型与银行系统的集成过程中，数据流图的设 计是确保系统高效、稳定运行的关键。数据流图清晰地展示了数据